对驱动油缸的受载情况进行分类,对掘进机截割臂的位姿进行研究,在压力传感器和记录仪所采集数据的基础上进行了数据筛选,从而系统得到回转油缸和升降油缸在掘进机掘进过程中的受载情况,为截割部工作的稳定性保证提供依据。

对孙家沟煤矿EBZ150型掘进机驱动油缸的受载情况进行分析,对掘进机截割臂的位姿进行研究,在压力传感器和记录仪所采集数据的基础上进行了数据筛选,系统得到回转油缸和升降油缸在掘进机掘进过程中的受载情况,为截割部工作的稳定性保证提供了依据。

全驱动机械手的结构采用PC机为上位机,大量的串联结构导致精准传动难度较大,适应负载能力较差。相比之下,欠驱动机械手结构更简单,可实现多于控制输入的自由度,但是,当连杆式欠驱动机械手出现故障时会产生自振,故障特征难以获取,信号残差阈值超出范围时无法精准判定。为此,研究一种连杆式欠驱动机械手故障残差阈值超范围判定方法。构建深度级联卷积神经网络,提取每组故障信号深层意义特征,计算故障信号残差值。利用连接层降维转换,使信号归一化处理。通过插值层提取机械手形状和点级别,输出故障信号预测标签。设计深度级联卷积神经网络信号观测器,跟随机械手运行实时更新数据,设置特征点残差阈值,以此为依据判定该特征点是否为故障点。实验测试结果证明研究方法能够精准根据故障残差信号的输出判断连杆式驱动机械手的故障位...

针对特征点匹配中误匹配筛选算法鲁棒性差及效率低等问题,提出了一种快速的误匹配筛选算法。文中将基于欧氏距离的大津法与随机取样一致算法相融合,针对传统方法筛选数量问题,在欧氏距离的基础上引入大津法,通过大津法对匹配对进行误匹配剔除,并对数据进行排序以提高算法运行速度,最后利用RANSAC对优化数据进行第三次筛选。实验表明此算法的准确率要优于主流筛选算法,筛选结果的正确率在95%以上,具有良好的鲁棒性;在运行速度方面,此算法比传统的RANSAC算法减少了80%以上的运行时间,具有良好的实时性。

对于空间非合作目标，地面上所用的质心位置测量方法难以实现。提出了一种应用摄像测量学实现质心位置测量的新方法。首先采用双相机对目标进行拍摄，通过特征点的匹配计算目标表面上特征点的位置及速度；再通过这些特征点的位置及速度，结合刚体运动学理论，计算目标的质心位置。仿真结果表明，本方法可以有效地实现目标的质心位置测量。

本文在靶标上特征点成像坐标为已知的前提之下,针对单相机条件定位和双相机系统定位的不同问题建立数学模型,给出了求解的具体途径。

文章介绍了空间直线度最小区域评定法的评定准则，及其与最小外接圆柱度的评定方法的异同。

针对现在的数字记录仪主要嵌入的是频域分析软件,而对于时域的特征点重视不够的缺点,着重分析了在时域内寻找这些特征点的方法.为了有效滤去信号中含有的噪声并便于寻找特征点,采取了分段数据拟合的方法.实验结果证明了文章方法的有效性.

通过对逆向建模特点与参数化建模方法的研究,提出一种特征截面轮廓线提取与参数化设计的逆向建模新思路。首先,以Geomagic Studio软件完成对电动汽车车头扫描数据预处理,实现特征截面插入与特征轮廓线的提取,并在CATIA软件中进行曲率分析;其次,通过分析特征曲线曲率变化识别特征点,并测量出特征点三维数据;最后,运用Visaul Basic对CATIA进行二次开发,以特征点数据为参数,生成截面特征样条曲线,再进行曲面重构,实现参数化设计的逆向建模。结果表明：以Geomagic Studio与CATIA软件为平台,完成了截面插入和曲率分析,获取了特征轮廓线及特征点三维数据,实现了逆向特征提取与参数化设计相结合的建模方法。

介绍了用速度面积法测量流量时所用的三种基本方法,即等环面法[1]、切比雪夫积分法[7]和对数线性法[1],并用理论计算的方法讨论了这三种方法所得的数据和理论值的一致性.结果表明,在选取相同数目测点的情况下,对数线性法的一致性比其他两种方法要高,而等环面法一致性稍差.